Bibliografie tematiche / Algorithmes de Newton stochastiques

Indice

  1. Articoli di riviste
  2. Tesi
  3. Libri
  4. Capitoli di libri

Letteratura scientifica selezionata sul tema "Algorithmes de Newton stochastiques"

Autore: Grafiati
Pubblicato: 21 settembre 2024
Ultima modifica: 31 luglio 2025

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Articoli di riviste sul tema "Algorithmes de Newton stochastiques"

1

Doukhan, Paul, and Odile Brandière. "Algorithmes stochastiques à bruit dépendant." Comptes Rendus Mathematique 337, no. 7 (2003): 473–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2003.07.002.

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2

Najim, Mohamed. "Algorithmes adaptatifs et approximations stochastiques. Thèorie et application." Automatica 26, no. 5 (1990): 938–39. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(90)90015-a.

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3

Ouknine, Y. "Approximation de newton pour les équations différentielles stochastiques." Stochastics and Stochastic Reports 45, no. 3-4 (1993): 237–47. http://dx.doi.org/10.1080/17442509308833863.

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4

Pelletier, Mariane. "Une version presque sûre du théorème de la limite centrale pour les algorithmes stochastiques." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 324, no. 2 (1997): 235–38. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(99)80352-8.

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5

Boussidi, Brahim, Ronan Fablet, Emmanuelle Autret, and Bertrand Chapron. "Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan: application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 202 (April 16, 2014): 66–78. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.52.

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Abstract (sommario):
Le développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) con
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6

Cueto, María Angélica, and Shaowei Lin. "Tropical secant graphs of monomial curves." Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science DMTCS Proceedings vol. AN,..., Proceedings (2010). http://dx.doi.org/10.46298/dmtcs.2820.

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Abstract (sommario):
International audience We construct and study an embedded weighted balanced graph in $\mathbb{R}^{n+1}$ parametrized by a strictly increasing sequence of $n$ coprime numbers $\{ i_1, \ldots, i_n\}$, called the $\textit{tropical secant surface graph}$. We identify it with the tropicalization of a surface in $\mathbb{C}^{n+1}$ parametrized by binomials. Using this graph, we construct the tropicalization of the first secant variety of a monomial projective curve with exponent vector $(0, i_1, \ldots, i_n)$, which can be described by a balanced graph called the $\textit{tropical secant graph}$. Th
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Tesi sul tema "Algorithmes de Newton stochastiques"

1

Lu, Wei. "Μéthοdes stοchastiques du secοnd οrdre pοur le traitement séquentiel de dοnnées massives". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMIR13.

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Abstract (sommario):
Avec le développement rapide des technologies et l'acquisition de données de plus en plus massives, les méthodes capables de traiter les données de manière séquentielle (en ligne) sont devenues indispensables. Parmi ces méthodes, les algorithmes de gradient stochastique se sont imposés pour estimer le minimiseur d'une fonction exprimée comme l'espérance d'une fonction aléatoire. Bien qu'ils soient devenus incontournables, ces algorithmes rencontrent des difficultés lorsque le problème est mal conditionné. Dans cette thèse, nous nous intéressons sur les algorithmes stochastiques du second ordre
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2

Robert, Philippe. "Réseaux Stochastiques et Algorithmes." Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00166813.

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Abstract (sommario):
Ce document présente plusieurs méthodes de renormalisation utilisées dans l'étude des réseaux stochastiques. En premier lieu il s'agit d'analyser les limites de processus markoviens de sauts renormalisés en temps et en espace suivant une échelle d'Euler (type loi fonctionnelle des grands nombres). Plusieurs aspects sont détaillés: la question des limites non déterministe et ses conséquences, ainsi que le cas de la dimension infinie intervenant pour les processus de Markov à valeurs dans<br />les chaînes de caractères. L'étude des réseaux avec un grand nombre de noeuds (limite thermodynamique)
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3

Aguech, Rafik. "Algorithmes stochastiques : etude asymptotique de l'erreur." Paris 6, 2000. http://www.theses.fr/2000PA066004.

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Abstract (sommario):
Cette these est composee de deux parties representant les etudes asymptotiques pour les deux classes d'algorithmes stochastiques (a pas decroissant et a pas constant). La premiere partie contient une etude asymptotique de second ordre des algorithmes stochastiques a pas decroissant et une comparaison des trois algorithmes : de newton, des moindres carres et de polyak (la moyennisation). La seconde partie presente des resultats sur les developpements en perturbations des algorithmes de poursuite a pas constant.
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4

Arouna, Bouhari. "Méthodes de Monté Carlo et algorithmes stochastiques." Marne-la-vallée, ENPC, 2004. https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001269.

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5

PELLETIER, MARIANE. "Sur le comportement asymptotique des algorithmes stochastiques." Paris 11, 1996. http://www.theses.fr/1996PA112380.

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Abstract (sommario):
Cette these est consacree a l'etude des vitesses de convergence en loi et presque sures des algorithmes stochastiques a pas decroissants utilises pour la recherche des zeros (ou des minima) d'une fonction. Dans le premier chapitre, on etablit la vitesse de convergence en loi d'un algorithme faiblement excite conditionnellement a l'ensemble des trajectoires qui convergent vers une cible attractive, ainsi que la vitesse de convergence en loi des algorithmes de recuit simule. Les chapitres deux et trois concernent les proprietes presque sures des algorithmes faiblement excites (loi du logarithme
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Touijar, Driss. "Algorithmes stochastiques et application à l'imagerie électromagnétique baysienne." Lille 1, 1994. http://www.theses.fr/1994LIL10123.

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Abstract (sommario):
Ce travail comporte deux aspects: theorique et pratique. L'aspect theorique consiste a etudier certains algorithmes stochastiques utilisables dans les techniques bayesiennes d'inversion. L'aspect pratique consiste a mettre en uvre ces algorithmes pour resoudre un probleme inverse en geomagnetisme. Le premier chapitre traite le probleme inverse dans le cas d'une plaque mince heterogene dans le sous-sol. Autrement dit, le probleme pose est d'essayer de retrouver les valeurs des conductances de cette plaque horizontale a l'aide des mesures de champs electrique et magnetique effectuees a la surfac
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7

Krueger, Martin. "Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques /." Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 1994. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb35707870b.

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Monmarché, Pierre. "Hypocoercivité : approches alternatives et applications aux algorithmes stochastiques." Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/2615/.

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Abstract (sommario):
Dans cette thèse, des dynamiques markoviennes alternatives à la diffusion réversible usuelle sont considérées pour échantillonner une mesure de Gibbs dans le cadre d'un algorithme de recuit simulé. Le problème de la convergence, à température fixée, de ces processus vers leur mesure invariante amène à des questions d'hypocoercivité. Dans la mesure où les résultats antérieurs dans le domaine ne donnent pas d'asymptotiques précises du taux de convergence à basse température, de nouvelles méthodes pour obtenir de tels taux explicites sont proposées et étudiées, notamment sur les processus de Mark
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9

Rochet, Sophie. "Convergence des algorithmes génétiques : modèles stochastiques et épistasie." Aix-Marseille 1, 1998. http://www.theses.fr/1998AIX11032.

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Abstract (sommario):
Les algorithmes genetiques sont des algorithmes evolutifs introduits par john holland dans les annees 70. Ils sont utilises pour resoudre les problemes d'optimisation. Le travail realise dans cette these se concentre autour de l'idee de convergence dans ces algorithmes sur le plan theorique et pratique. Tout d'abord, deux modeles sont elabores dans le but d'acceder a une demonstration purement mathematique d'un theoreme enonce par holland, le theoreme des schemas, concernant les structures preservees lors d'un cycle de l'algorithme genetique. En ce qui concerne l'action de la selection, il fau
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10

PREVOST, DONALD. "Retines artificielles stochastiques : algorithmes et mise en uvre." Paris 11, 1995. http://www.theses.fr/1995PA112505.

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Abstract (sommario):
Cette these traite de problemes de vision bas-niveau, lesquels entrent dans la classe des problemes inverses mal-poses au sens mathematique. Leur resolution est envisagee sous l'angle de l'approche bayesienne sur champ de markov. Specifiquement, nous etudions les algorithmes d'optimisation applicables a des fonctions d'energie semi-quadratiques, telles que rencontrees en vision bas-niveau (detection de contours, segmentation des textures, determination de mouvement ou stereovision). Ces energies sont definies sur un champ de markov couple. Notre premier objectif est de determiner des approches
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Più fonti

Libri sul tema "Algorithmes de Newton stochastiques"

1

1931-, Métivier Michel, and Priouret P. 1939-, eds. Algorithmes adaptatifs et approximations stochastiques: Théorie et applications à l'identification, au traitement du signal et à la reconnaissance des formes. New York, 1987.

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2

Tijms, H. C. Stochastic models: An algorithmic approach. Wiley, 1994.

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3

Moral, Bartoli /Del. Simulations & algorithmes stochastiques. CEPADUES, 2001.

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4

Duflo, Marie. Algorithmes stochastiques (Mathématiques et Applications). Springer, 1996.

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5

Chout, Philippe. Théorie du Hasard Prévisible: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2020.

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6

Chout, Philippe. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.

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7

Hasard, Domine Le. Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2019.

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8

Hasard, Domine Le. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.

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9

Tijms, H. C. Stochastic Models: An Algorithmic Approach (Wiley Series in Probability and Statistics). John Wiley & Sons Inc, 1995.

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10

Tijms, H. C. Stochastic Models: An Algorithmic Approach (Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). John Wiley & Sons Ltd (Import), 1995.

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Capitoli di libri sul tema "Algorithmes de Newton stochastiques"

1

Jedrzejewski, Franck. "Simulation et algorithmes stochastiques." In Modèles aléatoires et physique probabiliste. Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99308-4_8.

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2

HRYHORENKO, Vladislav, Nataliia LYASHKO, Sergiy LYASHKO, and Dmytro KLYUSHIN. "Méthode multibloc à direction alternative avec accélération de Nesterov et ses applications." In Méthodes de calcul et modélisation mathématique en cyberphysique et applications techniques 1. ISTE Group, 2024. https://doi.org/10.51926/iste.9164.ch6.

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Abstract (sommario):
Les algorithmes discutés incluent la méthode du gradient proximal, la méthode de Newton proximale, l'ISTA, l'ADMM, la division avant-arrière et la division Douglas-Ratchford, ainsi que l'accélération de Nesterov. Est également considéré le problème d'optimisation d'une fonction complexe, où la fonction objectif contient une fonction non lisse ou non convexe. De nombreux problèmes d’optimisation en statistique dépendent de certaines données observées et sont une expression de régularisation. Il s'agit généralement d'une fonction convexe lisse et d'une fonction semi-continue inférieure convexe,
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